研究者提出相机优先Agent的双时限架构应对短暂目标

Xiaofan Wu 等作者提出面向相机优先AI Agent的双截止时间架构，用Perceptual Deadline Contract将硬性记忆写入期限与软性推理期限分开，以应对短暂视觉目标在端到端推理完成前消失的问题。作者将问题形式化为Ephemeral-Target Interaction（ETI）。 架构包含三部分：快速非语义感知路径、在证据被覆盖前写入持久记忆的机制，以及使用多模态模型和工具的延迟推理层。论文摘要称其在真实MOT17轨迹窗口和一致性检查上实例化，并用实测的前沿模型延迟校准单路径基线，测得单路径回答延迟为1.2–9.3秒。以上信息基于论文摘要，无法据此判断完整实验结论。

AI 根据报道生成 · 42 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。